Python 查看显存占用
在使用Python进行深度学习或其他需要大量计算的任务时，我们经常需要了解当前进程的显存占用情况。这对于优化算法、管理资源和避免内存溢出等问题都是非常重要的。本文将介绍如何使用Python查看显存占用的方法，并提供相应的代码示例。
1. 使用GPUtil库
GPUtil是一个Python库，用于获取和监控NVIDIA GPU的使用情况。它提供了一种简单的方式来获取当前进程的显存占用情况。首先，我们需要安装GPUtil库：
!pip install gputil
下面是一个使用GPUtil库查看显存占用的示例代码：
import GPUtil
# 获取所有可用的GPU
gpus = GPUtil.getGPUs()
# 获取第一块GPU的显存占用情况
gpu = gpus[0]
print('GPU显存使用情况：{}/{}'.format(gpu.memoryUsed, gpu.memoryTotal))
上述代码中，我们首先使用getGPUs()函数获取所有可用的GPU。然后，通过访问列表中的第一个元素，我们可以获取第一块GPU的显存占用情况。memoryUsed表示已使用的显存大小，memoryTotal表示总的显存大小。
2. 使用torch.cuda库
如果你正在使用PyTorch进行深度学习任务，你可以使用torch.cuda库来获取显存占用情况。torch.cuda库是PyTorch专门用于GPU计算的一个子模块，它提供了一系列函数来操作和管理GPU。
下面是一个使用torch.cuda库查看显存占用的示例代码：
import torch
# 获取当前使用的GPU设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# 获取当前进程的显存占用情况
torch.cuda.memory_allocated(device=device)
上述代码中，我们首先使用torch.cuda.is_available()函数判断当前是否有可用的GPU设备。然后，使用torch.device()函数将设备设置为当前使用的GPU。最后，通过调用torch.cuda.memory_allocated()函数，我们可以获取当前进程在GPU上已分配的显存大小。
3. 使用nvidia-smi命令
除了使用Python库来获取显存占用情况外，我们还可以使用nvidia-smi命令来查看显存占用。nvidia-smi是NVIDIA提供的一个命令行工具，用于监控和管理GPU设备。
下面是一个使用nvidia-smi命令查看显存占用的示例代码：
import subprocess
# 调用nvidia-smi命令获取显存占用情况
output = subprocess.check_output(['nvidia-smi', '--query-gpu=memory.used', '--format=csv,nounits,noheader'])
# 解析输出结果
memory_used = [int(x) for x in output.decode().strip().split('\n')]
print('GPU显存使用情况：{}'.format(memory_used))
上述代码中，我们使用subprocess.check_output()函数调用nvidia-smi命令，并指定了相关的参数。然后，通过解析输出结果，我们可以获取显存占用的具体数值。
总结
本文介绍了三种常用的方法来查看Python进程的显存占用情况：使用GPUtil库、使用torch.cuda库和调用nvidia-smi命令。这些方法可以帮助我们更好地管理和优化显存资源，避免内存溢出等问题。
代码示例：
stateDiagram
[*] --> GetGPUs
GetGPUs --> GetMemoryUsage
GetMemoryUsage --> ShowResult
ShowResult --> [*]
类图示例：
classDiagram
class GPUtil {
+getGPUs()
}
class torch.cuda {
+is_available()
+device(device)
+memory_allocated(device)
}
class subprocess {
+check_output(cmd)
}
class nvidia-smi {
+--query-gpu=memory.used
+--format=csv,nounits,noheader
}
GPUtil --> torch
